财务报表也称对外会计报表，是会计主体对外提供的反映企业或预算单位一定时期资金、利润状况的会计报表，由资产负债表、损益表、现金流量表或财务状况变动表、附表和附注构成。财务报表是财务报告的主要部分，不包括董事报告、管理分析及财务情况说明书等列入财务报告或年度报告的资料。 为了全面系统地揭示企业一定时期的
现金流量表（Cash Flow Statement），是指反映企业在一定会计期间现金和现金等价物流入和流出的报表。现金流量表是企业财务报表的三个基本报告之一（另外两个是资产负债表和损益表）。 为了全面系统地揭示企业一定时期的财务状况、经营成果和现金流量，财务报表需按财政部会计准则的标准格式设计，因此
https://tidb.net/blog/b1ae4ee7 TiDB分布式数据库采用多副本机制，数据副本通过 Multi-Raft 协议同步事务日志，确保数据强一致性且少数副本发生故障时不影响数据的可用性。在三副本情况下，单副本损坏可以说对集群没什么影响，但当遇到多副本损坏的损坏丢失的时候，如何快
事故情况 最近同事反馈, 一个文件更新后出现了文件部分不可读的情况 具体现象为: 前端功能打开白屏 后端文件 前面93行不显示, notepad++打开都是 NULL 黑框. 然后重新覆盖文件, 有概率成功, 有概率失败. 遇到问题之后进行了紧急处理. 但是一开始的路线不太正确. 所以本次想总结一下
不同平台,系统虚拟化的损耗学习 摘要 昨天研究了 arm 平台的KVM的损耗. 当然, 因为自己搭建的QEMU虚拟化平台可能性能不是很优秀 今天正好有机会找到一套x86的云海OS虚拟化平台, 准备进行一下验证. 思路跟昨天比较一致 不过不准备进行三次取平均值了, 意义不是很大. 但是这次准备比较 多
# WorkStation的网络损耗 ## 背景 ``` 对周六遇到的问题进行了一下深入思考. 发现虽然可以通过WorkStation的方式来进行Clients以及新命令的扩容. 但是Workstation的桥接网络模式的性能不清楚有多大的损耗. 为了房子性能出现巨大的衰退. 这边进行了一下简要的测
# ARM下KVM虚拟化的损耗验证 ## 摘要 ``` 看Windows 上面的 Workstation的虚拟机的 网络层的延迟特别高. 突然想之前统计都是直接在本地验证的, 只考虑了虚拟化CPU的性能损耗 没有考虑虚拟化层网络层的损耗. 所以想验证完了 Windows 和 intel平台 再抓紧验
Tidb单副本时-TiKV节点损坏后有损数据恢复的方法 背景 UAT环境下,为了减少存储. 搭建了一套单副本的TiDB集群 但是随着数据量的增多, UAT上面的数据可以丢失,但是表结构等信息是无法接受丢失和损坏的. 因为很多不太均衡的问题, 导致. 部分TiKV节点不稳定. 甚至会出现TiKV宕机的
https://tidb.net/blog/54e388c8 【2023-07-14 14:26:28】应用系统报警删除数据失败，查看日志报Region is unavailable，同时企业微信群也收到数据库告警信息。 二、问题定位 首先查看集群进程都正常，登录tidb dashboard查看日志
业内权威机构 Synopsys 称，2022 年软件质量问题可能使美国经济损失 2.41 万亿美元。 根据报告调查结果显示，截至 2022 年，薄弱的软件质量造成的问题包括——因现有漏洞造成的网络攻击、涉及软件供应链相关的复杂安全问题，以及快速积累的技术债务日益增长的影响。 该报告强调了软件质量问题
介绍MAE、MSE、交叉熵三种损失函数计算及使用方法，以及反向传播的作用。
学习yolo系列，最重要的，最核心的就是网络模型、正负样本匹配、损失函数等三个方面。本篇汇总了yolov1-yolov5等5个版本的相关知识点，主要看点是在yolo框架搭建。初学者可以通过相关篇章搭建自己的知识点框架，然后再深入各个知识点，就像攻克一个又一个山头。当大部分的知识点都了然于胸，yolo...
其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4
情况叙述：lvm文件系统出现损坏，格式为xfs，磁盘修复失败后该节点需要重新格式化处理，格式化后重新划分pv，vg，lv，做完之后应用反应读写的速度达不到应用使用的要求，与正常的相比速度不稳定 现象：time和dd测试速度后发现写的速度为10-20MB/s 解决1：yy3:~ # chmod +x
Sysbench 开启超线程/关闭超线程性能损耗 摘要 Stress-NG 测试完之后 突然想 使用sysbenchen也进行一次压测 验证一把 超线程对数据的性能影响. 压测命令 ./sysbench \ --db-driver=pgsql \ --pgsql-host=10.24.2x.xx \
https://tidb.net/blog/4b5451bb?utm_source=tidb-community&utm_medium=referral&utm_campaign=repost#%E5%8F%82%E8%80%83%E8%B5%84%E6%96%99 很喜欢TiDB的设计哲学，比如，
前言 在使用 K8S 部署 RSS 全套自托管解决方案- RssHub + Tiny Tiny Rss, 我介绍了将 RssHub + Tiny Tiny RSS 部署到 K8s 集群中的方案. 其中 TTRSS 会用到 Postgres 存储数据, 也一并部署到 K8s 容器中. 但是最近, 由于
在本文中，我们深入探讨了交叉熵函数作为一种重要的损失函数，特别适用于神经网络训练中。交叉熵通过衡量真实标签分布与模型预测分布之间的差异，帮助优化模型的性能。我们从信息论的角度解释了交叉熵的概念，它是基于Shannon信息论中的熵而来，用于度量两个概率分布之间的差异。
为什么需要集群 摘要 设备是廉价的极端容易损坏的 最近世代的数据中心与大型机小型机时代最大的区别在于 大型机小型机时代, 都是scale up.假设基础设施是非常稳定的(也的确如此). 新时代的数据中心,都是scale out的.都是假定设备是非常不稳定,容易损坏的. 最近时代, 不管是内存,CPU
商业化广告流量变现，媒体侧和广告主侧的作弊现象严重，损害各方的利益，基于策略和算法模型的业务风控，有效保证各方的利益；算法模型可有效识别策略无法实现的复杂作弊模型，本文首先对广告反作弊进行简介，其次介绍风控系统中常用算法模型，以及实战过程中具体风控算法模型的应用案例。
